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文檔簡介
1、目前,對導(dǎo)航系統(tǒng)的主要要求是高精度、高可靠性、低成本、長時間連續(xù)工作等。捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(SINS)與全球定位系統(tǒng)(GPS)都是常用的導(dǎo)航系統(tǒng),由于它們具有很好的互補性,其組合取長補短、充分發(fā)揮各導(dǎo)航子系統(tǒng)的優(yōu)點,提高了系統(tǒng)整體性能,成為目前應(yīng)用最為廣泛的組合導(dǎo)航系統(tǒng)之一。但是,這種組合導(dǎo)航系統(tǒng)存在一個嚴(yán)重的缺點:在城市、隧道等區(qū)域,由于GPS信號受遮擋等因素的影響會出現(xiàn)信號失效的現(xiàn)象,從而失去對慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差校正作用,最終導(dǎo)致組合
2、導(dǎo)航系統(tǒng)發(fā)散。本文研究主要內(nèi)容如下: ⑴分析了捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的基本原理,建立了捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)和GPS的誤差模型,并編寫了計算機(jī)仿真程序,驗證了捷聯(lián)解算算法的有效性。在分析捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)和GPS誤差模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合Kalman濾波原理,設(shè)計了SINS/GPS位置速度組合及速度組合的誤差模型,并進(jìn)行了計算機(jī)仿真,以驗證SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)算法的有效性。 ⑵針對GPS失效情況下的連續(xù)導(dǎo)航問題,在不增加其他輔助傳感器的前
3、提下,結(jié)合人工智能方法,提出了兩種GPS短時失效情況下的系統(tǒng)連續(xù)導(dǎo)航方法:①RBFNN輔助Kalman濾波器方法,根據(jù)RBFNN直接預(yù)測補償SINS的方法,提出了構(gòu)建RBFNN輔助觀測的Kalman濾波器,實現(xiàn)了連續(xù)Kalman濾波。仿真結(jié)果表明,不僅提高了系統(tǒng)的速度、位置精度,更顯著改善了系統(tǒng)的姿態(tài)角精度;②ANFIS輔助Kalman濾波器方法,根據(jù)SINS/GPS系統(tǒng)模型,分析了利用ANFIS進(jìn)行系統(tǒng)誤差預(yù)測補償?shù)姆椒?,并設(shè)計了AN
4、FIS輔助觀測的Kalman濾波器。仿真結(jié)果表明,ANFIS輔助觀測實現(xiàn)連續(xù)Kalman濾波的有效性,為多方法實現(xiàn)GPS短時失效情況下的連續(xù)Kalman濾波及輔助觀測技術(shù)的融合奠定了基礎(chǔ)。 ⑶基于PC/104+VxWorks+DUAL-RAM+MCU系統(tǒng)構(gòu)架,設(shè)計并實現(xiàn)了一套組合導(dǎo)航系統(tǒng)原理樣機(jī)。根據(jù)系統(tǒng)需求設(shè)計了多串口數(shù)據(jù)采集板,并結(jié)合系統(tǒng)硬件設(shè)計,完成了軟件系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計,給出了系統(tǒng)軟件設(shè)計流程,主要有VxWorks系統(tǒng)的
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